打籃球的人應該知道，走步是籃球比賽中最常見的違規之一。

為了更好地監測籃球比賽中球員是否出現走步行為，一位叫@Ayush Pai的網友弄出了一個AI裁判。

如你所見，電腦時刻「盯著」打籃球的人，並且馬上能判斷出這個人是否走步了。

這個AI籃球裁判很快吸引了一批網友前來圍觀。

有人調侃道，如果NBA用了該AI裁判，他們就完了。（因為NBA裁判有時候不吹走步）

也有人說，這個AI看起來對要求小孩子打籃球很有幫助。

還有網友建議Ayush Pai再設計一個奧斯卡獎的失誤檢測AI。（Doge）

這個AI裁判是怎麼具備這個「火眼金睛」呢？主要追蹤球運動軌跡和步數

你可能已經猜到了，這個AI裁判就是主要基於電腦視覺（CV）創造出來的。

該AI主要追蹤兩個東西：球的運動軌跡和人的步數。

為了達此目的，首先將檢測運球的時間。

首先，Ayush Pai編寫了一套CV演算法來檢測球的彈跳情況，將攝影機的視圖串流化，即：按順序提取視訊影格。

然後，Ayush Pai創建了一個Aegis v圖片顏色遮罩，來辨識並篩選出籃球的顏色。

在電腦幕後程式中，籃球顯示為白色，而其他和籃球不同色的物體都呈現為黑色；因為只有球被辨識出並被放在遮罩中。

不過，干擾色彩導致籃球周圍出現了一些不規則的區塊，為了最佳化這個問題，Ayush Pai刪除了一些後處理程式碼，並且在球周圍做了一個圓，使其看起來更規整。

為了更好地追蹤籃球彈跳情況，Ayush Pai測出了其半徑，根據球的半徑和中心點得出的一個頂點，然後用抛物線函數來表示球的運動軌跡。當頂點達到最小值時，說明籃球觸地了。

搞定籃球辨識問題後，下面還要計算人在運球過程中走了幾步。

Ayush Pai一開始認為使用蘋果手錶上現成的步數計數器就行，不過事實證明他太天真了——

蘋果手錶上的計步器並不能即時更新。

所以Ayush Pai乾脆自己動手，設計出一個即時計數的計步器。

他創建了一個Android APP，根據x、y、z三個軸上的加速度檢測並計數步數，並將這些資料回饋給Python程式。

最後，將監測球運動軌跡和步數的兩個資料集整合起來，即可判斷出人是否出現走步行為。

不過，目前這個AI裁判還不夠「完美」，有網友指出，這個AI似乎還辨識不到現在NBA裡當今盛行的gather step（哈登應該比較熟悉這個）。

對此，Ayush Pai表示，他之後將為其加上這個功能。

你是否看好這個AI籃球裁判？對了，Ayush Pai已其演算法開源在GitHub上了，感興趣的人可以去看看~

GitHub：

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